月石一 發自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
設計一塊AI芯片有多難？
這么說吧，圍棋的復雜度10360，而芯片則是102500，你感受一下……
△圍棋的復雜度
一般來說，工程師們設計一塊芯片，少則需要幾周，多則好幾個月，
現在，AI生產力來了！
AI自己動手，竟然用6小時就設計出一塊芯片，
最近，這項谷歌的研究登上了Nature雜志，
布局時間縮短數倍
小小的一塊芯片包括了數十億個晶體管，由它們組成的數千萬個邏輯門就是標準單元，此外還有數千個存盤塊，稱為宏塊，
確定它們的位置，也就是布局規劃，對芯片設計至關重要，
因為這直接關系到如何布線，進而影響著芯片的處理速度和電源效率，
但是，光是放置宏塊這一步就非常耗時，為了給標準單元留出更多空間，每一次迭代都需要幾天或幾周時間，
△人類設計和AI設計芯片的平面圖（灰色塊為宏塊）
完成整個布局，則要花費數周甚至數月，
現在，谷歌的研究人員提出了一種具有泛化能力的芯片布局方法，
它能夠基于深度強化學習，從之前的布局中進行學習，然后生成新的設計方案，整體架構是這樣的：
由于AI模型需要學習10萬個芯片布局，為了保證速度，研究人員設計了一種獎勵機制，基于線路長度和布線擁塞的近似代價函式進行計算，
具體來說，需要將宏和標準單元映射到一個平面畫布上，形成具有數百萬到數十億節點的「芯片網表」，
然后，AI模型會對功率、性能和面積(PPA) 等進行優化，并且輸出概率分布，
下圖分別是零樣本生成和基于預訓練策略微調的效果，其中每個小矩形代表一個宏塊，在預訓練策略中，中間留出了用于放置標準單元的空間，
與其他方法相比，谷歌的新方法大大減少了設計時間，只需不到6小時，就能實作性能優化的布局，
谷歌：效果不錯，已經用上了
研究團隊對不同策略下的布局效果進行了可視化展示，從圖中可以看到，預訓練策略微調的結果要明顯優于零樣本生成，
并且，從不同訓練時長的效果對比可以看到，在訓練2-12小時的情況下，預訓練策略要優于零樣本生成，
在不同規模的資料集上進行測驗，研究人員發現，隨著資料集規模的擴大，生成布局的質量和收斂時間的結果更優，
谷歌表示，
這一方法適用于任何型別的芯片，
目前已經被用于生產下一代Google TPU（加速器芯片），
參考鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41586-021-03544-w
https://www.nature.com/articles/d41586-021-01515-9
https://ai.googleblog.com/2020/04/chip-design-with-deep-reinforcement.html
https://arxiv.org/abs/2004.10746
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標籤：AI
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